地方节能环保财政支出和财政分权的环境治理效应研究——基于29个省份空间溢出及门槛特征的实证分析

许春淑，李 娜，李 彤

（天津商业大学经济学院，天津 300134）

2015年施行的《中华人民共和国环境保护法》将环境保护上升到国家的层面，中国政府坚决打好打胜污染防治攻坚战，加快构建现代环境治理体系，特别强调多污染物区域协同治理[1]，在污染防治工作中取得了突出的成绩。由于环境具有明显的空间外溢性，主要依赖政府提供。近年来中国节能环保财政支出不断增长，从2000年的1 015亿元上升至2017年的9 539亿元，增幅高达约8.4倍。但从相对规模来看，环境污染治理投资总额占国内生产总值的比重2015为1.28%，2016年为1.25%，2017年为1.16%。环境污染治理投资总额占国内生产总值的比重从未超过1.9%，甚至2010年后表现为持续下降的趋势[2]。在财政资金有限的情况下，如何提高政府环境支出的环境保护效果成为面临的重要问题。

1 文献综述

1.1 将环境纳入经济学分析框架，研究财政支出政策对环境质量的影响

传统经济学对财政政策效应的研究强调其对总需求、失业、通货膨胀等的影响，而忽略了对环境质量的影响，财政支出政策对环境质量的影响逐渐引起学者们的关注。Tobin等[3]首次将环境问题纳入公共经济理论的分析框架，认为不能简单地以国民生产总值来衡量国民经济福利，因为经济的增长同时带来污染的环境，但实证研究表明财政支出政策对环境质量的影响方向是不确定的。Halkos等[4]用全球77个国家的数据，研究发现财政支出对生产性污染产生直接的负向效应。间接效应则取决于国民收入水平，随着国民收入水平的提升，财政支出间接地增加污染；当公共产品和私人产品构成不变时，增加政府支出的规模加深了环境污染程度，而若政府支出结构偏向公共产品再分配则有利于降低环境污染[5]。国内学者也对中国财政支出政策对环境质量的影响进行了实证研究，财政支出对环境污染的影响分为负的直接效应和正的间接效应，目前地方财政支出对环境污染的间接影响仍居于主导地位，地方政府支出不利于中国环境质量的改善[6]。地方财政支出规模通过结构效应和替代效应降低了环境污染，而通过增长效应提高了环境污染；提高经济建设支出比重增加了环境污染，而提高社会服务性支出比重有利于降低环境污染[7]。卢洪友等[8]基于中国30个省份1998—2010年的面板数据实证分析，研究表明中国财政支出总量对环境质量的直接影响效应并不显著，但间接影响效应显著；财政支出抑制了固体废弃物的排放量，但却促进了二氧化硫的排放量。中国财政预算支出并未表现出“环境效应”，仅仅表现为“转移支付效应”，原因在于财政预算强调规模总量，忽视环境效应的绩效考核与评价[9]。

1.2 将环境视为重要的公共产品，研究政府提供的环境基本公共服务绩效

环境保护基本公共服务包括基本环境民生服务和基本环境信息服务及基本环境安全服务等[10]。财政分权使地方政府降低了对环境基本公共服务的投入，降低了环境基本公共服务的综合绩效[11]。大部分学者将地方节能环保支出作为投入指标，但产出指标分歧较大：有的学者以生活垃圾、电力消费、人工造林和覆盖率作为产出指标[12]；有的学者从环境污染减排、环境污染治理和生态环境质量三方面确定产出指标[13]；还有的学者认为“三废”是衡量环境产出最基本的指标[14]。但研究结论较为一致：中国环境基本公共服务绩效未达到完全有效，还有相当大的提升空间，不同区域环境产出效率差异较明显，整体来看东部地区高于中部和西部地区。一些学者还利用Tobit模型进一步识别环境基本公共服务产出绩效影响因素，实证分析人口规模、城市化进程、工业化水平、经济发展水平对各省（自治区、直辖市）地方财政环境保护支出效率的影响程度[15]；财政分权度与地方政府环境保护支出效率具有显著的负相关关系[16]。

1.3 环境财政支出的环境保护效果

政府的公共环境支出是实现环境治理的重要手段。中国公共环境支出存在区域差异及非均衡性，公共环境支出总体差异呈逐年缩小的趋势，区域间差异也呈下降态势，但区域内差异却始终保持对总体差异有较大贡献度，成为地区差异主要矛盾[17]；财政分权体制又是影响地方政府环境支出偏好的关键因素。中国的财政分权体制制约了地方政府的支出行为，不论是收入分权还是支出分权，财政分权对地方政府公共环境治理行为存在负向激励[18]。财政分权对政府行为的影响远小于政治和经济激励的影响力度[19]；政府财政支出政策对环境质量的影响存在显著门槛效应。在污水处理率等产出指标中，人均经济发展水平越过门槛值后政策治理效率显著提高，这表明经济发展水平依然是影响水环境治理政策效果的决定性因素[20]。公共环境支出具有典型“受益外溢”的特征。张征宇等[21]构建实证模型检验了地方政府在环境政策上的竞争和博弈行为，地方环境支出的同期外溢效应在中高分位点上显著为正，但全局外溢效应不强烈。地方环境支出不能有效遏制环境污染，存在污染治理的“搭便车”倾向[2]。中国地区间的治污决策具有明显的策略性特征，邻近地区的污染水平对本地污染水平的选择具有显著影响，说明中国地区间环境规制存在严重的竞争性[22]。洪源等[23]对财政分权与环境财政政策联动影响地方环境污染的空间外溢效应进行实证检验，发现邻近地区的财政分权与环境财政政策对本地区的环境污染产生较为显著的空间外溢性。

学者们分别从理论层面和实证层面论证了政府提供环境公共服务是必要的，但政府提供的环境公共服务还不能有效实现环境治理目标，为本文奠定了良好的研究基础。相关的研究尚存在不足：第一，环境治理效果的指标多选择环境污染指标，而且只选择某个或某几个指标。对产出指标的选择也多是各指标的简单平均，未体现各指标的权重影响。第二，现有研究分别研究节能环保支出和财政分权对环境治理效果的影响，鲜有研究财政分权通过影响地方政府节能环保支出而影响环境治理效果，空间效应的研究尚不多见。

本文利用省级空间面板数据构建地区环境支出及财政分权与环保治理之间关系的数学模型，使用StataSE15、ArcGIS 10.7、Geoda 1.18软件考察地区环境支出、环境治理的效果和空间溢出效应，对各经济区域内的地区环境支出及财政分权与环保治理之间的关系进行估计，并对环境治理效果的面板回归模型进行门槛变量的估计。主要的创新有：第一，利用熵权法计算绿色环保综合指标，代表政府环境治理效果。熵权法按照指标变异程度大小确定权重，使综合评价结果更贴近实际。第二，财政分权通过影响地方政府节能环保支出而影响环境治理效果纳入模型变量，统一考量节能环保支出和财政分权对环境治理效果的影响，使研究结论对有效实施环境治理政策更具有针对性。第三，对环境治理效果的面板回归模型进行门槛变量的估计。

2 影响机制、变量选取、数据来源与空间自相关判断

2.1 中国地方财政节能环保支出及财政分权对环境治理的影响机制

中国地方财政节能环保支出及财政分权对环境治理的具体影响主要有以下三方面：一是直接影响。第一，地方财政节能环保支出对环境治理的影响。中国经济高速增长的同时，存在着各地区环境与经济发展不协调的矛盾。地方政府作为环境公共产品的提供者，增加财政节能环保支出会降低环境污染。地方财政节能环保支出规模相对合理的地区，推动绿色经济发展，提高经济增长质量，直接带来当地环境治理的改善，环境与经济关系相对和谐。或当地方环境污染形势严峻，迫于公众压力，亟待加大治理力度，地方政府被迫增加财政节能环保支出份额，带来本地环境治理的改善。第二，财政分权对环境治理的影响。财政分权就是将政府的经济职能在中央和地方之间进行有效划分，赋予地方政府一定的事权与支出责任和税收能力，充分调动各级政府的积极性，促进公共品的有效提供。由于企业投资影响着地方的财政收入，财政分权可能激励地方政府放松环境监管努力，降低改善环境质量的积极性。但是也有学者研究表明财政分权与环境污染水平之间没有显著因果关系，财政分权也可能对环境治理支出起到积极作用，提高环境质量。二是间接影响。环境治理属于财政职责，而财政是否能充分发挥其职能，又与财政体制的相关制度安排密切相关。地方财政环保支出通过财政分权，影响地方政府的行为偏好，间接影响环境治理水平。财政分权目标是实现中央与地方政府之间公共服务供给的合理配置，财政分权程度越高，地方政府对本地区资源配置的自由度就越大。由于环境治理的公共产品属性，地方政府容易产生“搭便车”心理，倾向于减少地方财政节能环保支出，从而降低了区域内的环境治理水平。在中国财政分权的背景下，多数地方由于财力与事权不匹配，使地方财政压力持续增加。地方政府可能会调整财政支出结构，将财政支出重点转移到能显著刺激经济增长的领域，尽量压缩环保支出规模，从而影响环境治理质量。中央和地方财政分权程度越高，地方政府财权支出的自由度越大，环保治理的资金越充足，环境治理质量必将提升[24]。三是空间外溢。本地节能环保财政支出增加，带来相邻地区环境质量改善。随着人口流动性不断增加，临近省份环境状况对本地区地方政府的环保行为可能会产生较大影响。相邻地区作为标杆的存在，使地方政府更加积极采取措施加强本地污染治理，即地方政府可能根据邻近地区的污染排放水平选择本地区的环境执法力度。特别是像废气排放地方政府治理的积极性不高，因为废气排放在地区之间不可能进行人为阻断，环境治理的效果外溢。而污水和固体废物在地区间的流动性较小，地方政府可能更倾向于实行相对严格的环保执法[22]。

2.2 变量选取和数据来源

本文以中国29个省份①为研究对象，探讨财政节能环保支出及财政分权的环境治理效果及影响因素，变量解释如下。

被解释变量：绿色环保综合指标（SCPR），代表政府环境治理效果。绿色环保综合指标是利用熵权法，对5个正向指标，即固体废物利用率（SWUR）、绿化覆盖率（GCR）、生活垃圾处理率（LGDR）、人均公园绿地面积（PPGA）和城市污水日处理能力（SDTC）进行权重处理而得到。熵权法按照指标变异程度大小确定权重，某个指标信息熵越小，则表明该指标离散程度越大，提供的信息量越多，其权重越大，在综合评价中起到的作用越大。

解释变量：地方节能环保财政支出（JNHB），地方节能环保财政支出是中国节能环保财政支出的绝对主体，本文选取2009—2019年中国29个省份的人均节能环保财政支出作为核心解释变量。财政分权（FD），作为环境治理效果的制度性因素，相关文献的研究分为财政支出分权和财政收入分权及财政自由度三类。本文借鉴冉启英等[25]的研究，将财政自由度作为财政分权的代理指标，用地方财政一般预算内支出与地方财政一般预算内收入之比。

控制变量：经济发展水平（PERGDP），用各地区人均生产总值，并用国内生产总值指数（2009=100）进行平减，以消除通货膨胀的影响。工业化水平（IS），各地区第二产业产值占地区国内生产总值的比重。人口密度（PD），城区人口和城区暂住人口之和与城区面积比值（人/平方公里）。

样本数据来源于2009—2019年的《中国统计年鉴》及各省份统计年鉴。由于资本、投资和GDP等存在指数增长趋势，需要对数据无量纲化，因此所有变量取对数。

2.3 空间自相关判断

中国各地区节能环保支出额和环境治理水平，与一般性的时间序列变量不同，具有典型的地理属性，在进行空间计量分析之前，首先要对绿色环保综合指标的空间自相关性进行检验。

表1显示，绿色环保综合指标2009—2019年的莫兰指数均处于0～1之间，为正相关，并且Z统计量均大于1.65，P值也均非常显著为零，拒绝原假设“无空间自相关”。

表1 2009—2019年绿色环保综合指标的莫兰指数

为了进一步考察绿色环保综合指标空间聚集结构及变化，应用Geoda 1.18软件计算绘制2009—2019年绿色环保综合指标平均莫兰指数散点图（mSCPR 2009—2019年绿色环保综合指标平均值；lagged mSCPR：2009—2019年绿色环保综合指标平均值的滞后），图1将空间聚集分为4个类型，散点图中的点绝大部分落在第Ⅰ象限和第Ⅲ象限，即高—高或低—低，表明29个省份的绿色环保综合指标总体上表现出正的空间相关性，绿色环保综合指标空间自相关模式见表2。进一步应用ArcGIS 10.7软件计算得出的绿色环保综合指标空间自相关报告如图2，2009—2019年平均莫兰指数为0.483，Z统计量为4.35，P值为0.000 014，非常显著为零，拒绝原假设“无空间自相关”，为空间自相关，具有聚集性。

图1 绿色环保综合指标平均莫兰指数散点图

表2 绿色环保综合指标空间自相关模式

图2 绿色环保综合指标空间自相关报告图

3 地方节能环保财政支出及财政分权的环境治理效果空间溢出效应分析

3.1 空间计量模型的构建与选择

根据莫兰指数分析得知，变量存在明显的空间自相关，即空间溢出效应，因此拟定空间计量模型。针对Anselin[26]提出的空间自回归模型（SAR）、空间误差模型（SEM）以及空间杜宾模型（SDM），进行模型分析和选择。

空间自回归模型（SAR）：

空间杜宾模型（SDM）：

空间误差模型（SEM）：

在（1）和（2）式中，εit～N（0，δ2I）。在（3）式中，εit=λWεit+νit，εit～N（0，δ2I），vit～N（0，δ2I）。lnSCPRit代表绿色环保综合指标对数，lnJNHBit代表节能环保支出对数，lnFDit代表财政分权对数，lnPERGDPit代表人均生产总值对数，lnISit代表工业化水平对数，lnPDit代表城市人口密度对数，ρ为被解释变量空间滞后项系数，θ1、θ2、θ3、θ4、θ5为解释变量空间滞后项系数，λ为空间误差项系数，W为空间权重矩阵，本文采用空间相邻权重矩阵，μi为个体效应，γt为时间效应。

通过空间依赖性检验结果分析显示，针对空间滞后的两个检验均显著，稳健的拉格朗日乘子滞后检验在5%水平下显著为零，P值为0.030；而稳健的拉格朗日乘子误差检验非常不显著，P值为0.552；拉格朗日乘子滞后检验在5%水平下显著，P值为0.025，比拉格朗日乘子误差检验在统计上（P值为0.404）更加显著，所以空间滞后模型更合适，即空间自回归模型SAR和空间杜宾模型SDM②。

3.2 空间固定效应杜宾模型的实证分析

3.2.1 绿色环保影响因素分析

实证分析结果见表3。从全国来看，第一，lnFD和lnPERGDP系数为正，且分别通过了10%和1%的显著性检验，说明财政分权、经济发展水平对中国绿色环保产生了显著的正向作用。财政分权程度越高，地方政府越重视环保，绿色环保综合指数越高。人均GDP越高，经济越发达，绿色环保综合指数越高。第二，lnJNHB×lnFD和lnPERGDPsq系数为负，且分别通过了5%和1%的显著性检验，说明财政分权和节能环保支出的共同作用对中国绿色环保产生了显著的负向作用。人均GDP平方项的估计系数为负且非常显著，说明中国绿色环保对人均GDP的边际效应递减。第三，lnJNHB、lnIS和lnPD未通过10%的显著性检验，说明节能环保支出和工业化水平及城市人口密度对绿色环保的贡献尚显不足。第四，在空间溢出效应上，lnJNHB、lnFD、lnJNHB×lnFD、lnPERGDPsq分别通过了5%和1%的显著性检验，即上述变量对临近省份的绿色环保产生影响。

从地区来看，第一，东部地区。lnPERGDPsq系数为正，且通过了1%的显著性检验，说明中国绿色环保对人均GDP的边际效应递增。lnPERGDP和lnPD系数为负，且分别通过了1%和10%的显著性检验，说明人均GDP及城市人口密度对绿色环保产生了显著的负向作用。在空间溢出效应上，lnPERGDP和lnPERGDPsq均通过了1%的显著性检验，说明上述变量对临近省份的绿色环保产生影响。第二，中部地区。令人困惑的是只有lnIS系数为正，且通过了1%的显著性检验，说明中部地区工业化水平对绿色环保产生了显著的正向作用。或许是因为随着中部地区工业化的推进，政府推动构建绿色制造体系，支持重点行业改造升级，绿色环保综合水平提升。在空间溢出效应上，lnPERGDP和lnPERGDPsq均通过了1%的显著性检验，说明上述变量对临近省份的绿色环保产生影响。第三，西部地区。lnPERGDP系数为正，且通过了1%的显著性检验，说明西部地区经济发展水平对中国绿色环保产生了显著的正向作用。lnPERGDPsq系数为负，且通过了1%的显著性检验，说明西部地区绿色环保对人均GDP的边际效应递减。在空间溢出效应上，lnFD、lnPERGDP和lnPERGDPsq均通过了1%的显著性检验，lnJNHB通过了5%的显著性检验，说明上述变量对临近省份的绿色环保产生影响。

表3 2009—2019年空间杜宾模型（SDM）估计结果

3.2.2 绿色环保的空间溢出效应分析

全国层面溢出效应分析，分析结果见表4，从表中可以看出：

第一，人均生产总值的直接效应和间接效应均通过了1%的显著性水平检验，其直接效应系数为正，间接效应系数为负，说明经济发展水平会显著促进当地的绿色环保综合水平，同时也会使污染传递到邻近省份，降低相邻省份绿色环保综合水平，产生负外部性。

第二，人均生产总值平方项的直接效应和间接效应也均通过了1%的显著性水平检验，与人均生产总值影响不同的是，其直接效应系数为负，而间接效应系数为正，说明人均生产总值无论是对当地绿色环保综合水平还是相邻省份绿色环保水平具有非线性关系，中国绿色环保对本地人均GDP的边际效应递减，对邻近省份人均GDP的边际效应递增。

第三，财政分权的间接效应通过了1%的显著性水平检验，系数为负，直接效应通过了10%的显著性水平检验，系数为正，说明财政分权程度的提高降低了相邻省份的绿色环保水平，但提高了当地的绿色环保水平。

第四，节能环保支出的直接效应和间接效应系数方向相反，间接效应通过了5%的显著性水平检验，直接效应尚未通过显著性水平检验，说明节能环保支出对本地绿色环保综合水平没有形成有效的积极影响，但对邻近省份产生了负的空间溢出效应。

第五，节能环保支出和财政分权交互影响的间接效应通过了1%的显著性水平检验，系数为正，说明两者共同作用提高了相邻省份绿色环保综合水平。直接效应通过了10%的显著性水平检验，系数为负，地方财政分权程度提高降低了本地绿色环保综合水平。

第六，工业化水平的直接效应和间接效应均不显著，说明工业化水平变动对绿色环保综合指标产生的影响较小，这可能是因为工业化水平的提高对经济发展产生正向作用，但同时会对绿色环保综合水平产生负向作用，整体上工业化水平对绿色环保的影响不显著。

第七，人口密度的直接效应和间接效应也均不显著，影响系数均为正，说明人口密度对本地绿色环保没有形成有效的影响，对相邻省份也未产生显著的空间溢出效应。

表4 2009—2019年全国层面空间溢出效应

地区层面溢出效应分析，分析结果见表5，从表中可以看出：

第一，从人均生产总值来看，东部地区和西部地区的间接效应和直接效应均通过了1%的显著性水平检验，东部地区的直接效应系数为负，间接效应为正，而西部地区则相反。中部地区间接效应通过了1%的显著性水平检验，系数为负，但直接效应不显著，说明东部、中部和西部地区人均生产总值均存在空间溢出效应，但只有东部地区是正的空间溢出效应，中部和西部地区则是负的空间溢出效应。可能的原因是，东部地区经济水平高，而中部和西部地区经济发展滞后，随着人口流动增加，会产生负的空间溢出效应。

第二，从人均生产总值平方项来看，东部、中部和西部地区间接效应均通过了1%的显著性水平检验，存在明显的空间溢出效应，但东部地区系数为负，中部和西部地区系数为正，从影响程度来看，西部地区空间溢出效应最大，东部地区空间溢出效应最小，中部居中。

第三，从财政分权来看，只有西部地区的间接效应通过了1%的显著性水平检验，且系数为负，说明西部地区财政分权会降低相邻省区绿色环保综合水平。东部和中部地区的间接效应和直接效应均不显著，即财政分权尚未形成显著的空间溢出效应，其影响微弱。

第四，从节能环保支出来看，只有西部地区的间接效应通过了5%的显著性水平检验，系数为负，说明西部地区节能环保支出降低了相邻地区绿色环保综合水平，东部和中部地区的间接效应没有通过显著性检验，尚未形成空间溢出效应。

第五，从节能环保支出和财政分权交互项来看，除了西部地区的间接效应通过了10%的显著性水平检验，系数为正，其余的均不显著，说明西部地区的节能环保支出和财政分权的共同作用有利于提高相邻省份绿色环保综合水平，东部、中部和西部地区的直接效应均不显著。

第六，从工业化水平来看，东部、中部和西部地区的间接效应均未通过显著性水平检验，说明工业化水平对绿色环保综合水平没有形成空间溢出效应，中部地区直接效应通过了1%的显著性水平检验，即中部地区工业水平提升有利于本地绿色环保综合水平的提高。

第七，从人口密度来看，东部、中部和西部地区的间接效应也均不显著，尚未形成空间溢出效应。东部地区人口密度的直接效应通过了10%的检验，系数为负，即东部地区人口密度提高降低了本地绿色环保综合水平。整体来看，人口密度对绿色环保综合水平产生的影响较小。

表5 2009—2019年地区层面空间溢出效应

3.3 绿色环保的面板门槛特征分析[27]

3.3.1 面板门槛回归模型设定

选取财政分权（FD）和人均生产总值（PERGDP）分别作为门槛变量，建立面板门槛回归模型。

门槛变量FD，核心因变量PERGDPsq：

门槛变量PERGDP，核心因变量PERGDP：

在（4）式和（5）式中，δ为门槛变量财政分权的待估计门槛值，γ为门槛变量人均生产总值的待估计门槛值，I（·）为指标函数。

3.3.2 门槛效应检验

针对财政分权和人均生产总值的门槛效应检验如表6。

表6 门槛效应检验

从表6可以看出，两个门槛变量财政分权和人均生产总值其门槛效应检验的F统计量在5%和10%水平显著，表明存在单个门槛值。门槛变量财政分权的似然比统计量函数图和门槛变量人均生产总值的似然比统计量函数图见图3和图4。

图3 门槛变量财政分权的似然比统计量函数图

图4 门槛变量人均生产总值的似然比统计量函数图

3.3.3 门槛模型估计结果

表7中的门槛值经换算，财政分权的门槛值为4.348 8，人均生产总值的门槛值为33.838 5。财政分权为门槛变量的估计结果显示，绿色环保综合指数受到财政分权程度的影响，当财政分权高于门槛值4.348 8时，绿色环保综合指数的估计系数的绝对值从-0.106 914 5降为-0.083 315 8，下降28.3%。人均生产总值为门槛值的估计结果显示，当人均生产总值高于门槛值为33.838 5时，绿色环保综合指数的估计系数的绝对值从0.901 765 3降为0.857 722，下降5.13%。财政分权和人均生产总值门槛值以及地区分布见表8。

表7 门槛值和估计系数

表8 财政分权和人均生产总值门槛值以及地区分布

4 研究结论及对策

4.1 研究结论

本文在已有研究的基础上，利用29个省份2009—2019年省级面板数据，构建地区节能环保支出及财政分权与地区环境治理效果之间关系的空间面板数学模型，以绿色环保综合指数代表地方政府环境治理效果，采用空间固定效应的SDM模型测度绿色环保影响因素，分析了全国及东部、中部和西部地区绿色环保的空间溢出效应以及绿色环保的面板门槛特征。主要结论如下：

中国地区的环境治理效果空间分布呈现出显著的空间聚集性，各地区的环境治理效果受到相关因素的影响。全国层面的空间计量分析结果表明，节能环保支出对中国绿色环保并未产生直接的正向影响，节能环保支出和工业化水平及城市人口密度对绿色环保影响均不显著，而财政分权、经济发展水平对中国绿色环保产生了显著的正向作用；节能环保支出通过财政分权对中国绿色环保产生间接显著的负向影响；经济发展水平、财政分权、节能环保支出对其他地区产生了负的空间溢出效应；节能环保支出和财政分权交互影响对其他地区产生了正的空间溢出效应。

地区层面的空间计量分析结果表明，东部、中部和西部地区节能环保支出对中国绿色环保直接的影响和间接影响均不显著。东部地区的经济发展水平及城市人口密度对绿色环保产生了显著的负向作用，中部地区的工业化水平和西部地区的经济发展水平对绿色环保产生了显著的正向作用；东部、中部和西部地区节能环保支出空间溢出效果均不显著，西部地区的财政分权和节能环保支出对其他地区产生了负的空间溢出效应，节能环保支出和财政分权交互影响对其他地区产生了正的空间溢出效应。

门槛变量的估计结果表明，绿色环保综合指数受到财政分权程度和地区经济发展水平的影响。当财政分权和经济发展水平高于门槛值时，环境治理效果下降。

4.2 对策

第一，进一步加大地方政府环保投入力度，提高地方节能环保支出对中国绿色环保的贡献度。中国环境治理的事权集中于地方政府，地方经济发展和环保支出存在矛盾，在财政资金有限的前提下，地方环保支出常常让位于经济发展目标，依靠节能环保支出去促进绿色环保效果不显著。绿色环保是地方经济社会发展的长远利益，必须要确立地方环保支出的优先保障地位，设立具有约束力的投入目标，并严格监督执行。中央政府应该将环境治理纳入地方的考核指标，改善地方政府的环境保护行为偏好，加大地方政府环保投入的激励。

第二，完善财政分权体制，尤其是要完善环境的财政转移支付制度。节能环保支出和财政分权交互影响对其他地区产生了正的空间溢出效应，总体上具有积极影响。财政分权程度提升有利于增大地方政府进行环境治理的空间，使地方环境质量得到改善。同时，中国地区间经济发展及财力水平存在较大差异，中部、西部经济欠发达地区缺乏环保投入的制度保障，使得环境保护形势十分严峻。要加快推进中央对地方的转移支付制度创新，切实帮助中部、西部地区舒缓财政困难。

第三，实现环境污染的地区空间协同治理。由于环保投资具有地区间效益和成本的外溢，各级政府环境污染治理体系必须将环境污染及治理的空间溢出纳入自身的决策变量，不断创新协同环保的工作思路。具体表现在各地区制定环境规制政策时既要避免环境规制的地区差异过大造成的环境污染的空间溢出，又要考虑治理效果的空间溢出，将外部效应内部化，实现环境污染的空间协同治理[28]。

注 释：

①29个省份分别为：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、四川、贵州、云南、重庆、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西，利用ArcGIS软件中的融合工具Dissolve对地理数据进行处理，按照省份进行聚合合并。

②首先，用似然比检验LRatio test和沃尔德检验Wald test，分别对SAR和SDM模型进行检验，进行空间滞后模型SAR与空间杜宾模型SDM的对比和选择。其中，LRatio test的检验统计量为34.84，P值在1%的水平下显著，强烈拒绝原假设。Wald test的检验统计量为36.81，P值在1%水平下显著，强烈拒绝原假设。因此，选择空间杜宾模型SDM。其次，用似然比检验LRatio test和沃尔德检验Wald test，分别对空间固定效应和时间固定效应进行检验。针对空间固定效应，LRatio test的检验统计量为321.36，P值在1%的水平下显著，强烈拒绝原假设。Wald test的检验统计量为17.57，P值在1%水平下显著，强烈拒绝原假设，认为存在空间固定效应。针对时间固定效应，LRatio test的检验统计量为22.44，P值在5%水平下显著。Wald test的检验统计量为2.19，P值在5%水平下显著，需要对时间固定效应进行进一步检验和对比分析。最后，通过对空间杜宾模型SDM的空间固定效应和时间固定效应运算结果对比分析，空间固定效应模型的赤池信息准则AIC为-316.954 0，贝叶斯准则BIC为-264.241 3，对数似然值为172.477 0，其回归系数显著性较好，并且空间自相关系数为0.166 9，在5%的水平下显著。综合考虑最终选择空间固定效应的SDM模型。